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Enregistrement W2803104423 · doi:10.17161/jas.v4i1.6627

“Don’t sit back with the geraniums, get out”: The complexity of older women’s stories of sport participation

2018· article· en· W2803104423 sur OpenAlexaff
Sean Horton, Rylee A. Dionigi, Michael Gard, Joseph Baker, Patricia L. Weir

Notice bibliographique

RevueJournal of Amateur Sport · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialContext (archaeology)Promotion (chess)GerontologyPsychologyHealth promotionQualitative researchGender studiesSocial psychologySociologyMedicinePolitical scienceNursingPublic healthSocial scienceGeographyPoliticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Encouraging sport participation is one method governments have utilized in the attempt to facilitate a more active senior citizenry. To date, investigations of seniors’ participation in sport has focused primarily on physiological variables, with fewer investigations devoted to psychosocial outcomes or what playing sport means to the older person in the context of wider health promotion discourses. Our qualitative investigation consisted of in-depth interviews with women competing in the 2013 World Masters Games. Interviews were conducted with 16 women ranging from 70 to 86 years of age and data were analysed within a post-structural framework. Three main themes emerged from the analysis: Multi-faceted benefits, Overcoming barriers, and Social roles. There is unquestionably complexity inherent to older females’ sport participation, in that our participants held views that both challenged and perpetuated some of the most common aging and gender stereotypes. Our findings critically analyse health promotion trajectories as they relate to older women and sport.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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